Robust/src/Benchmarks/SSJava/EyeTracking/LEAImplementation.java

   1 /*
   2  * Copyright 2009 (c) Florian Frankenberger (darkblue.de)
   3  *
   4  * This file is part of LEA.
   5  *
   6  * LEA is free software: you can redistribute it and/or modify it under the
   7  * terms of the GNU Lesser General Public License as published by the Free
   8  * Software Foundation, either version 3 of the License, or (at your option) any
   9  * later version.
  10  *
  11  * LEA is distributed in the hope that it will be useful, but WITHOUT ANY
  12  * WARRANTY; without even the implied warranty of MERCHANTABILITY or FITNESS FOR
  13  * A PARTICULAR PURPOSE. See the GNU Lesser General Public License for more
  14  * details.
  15  *
  16  * You should have received a copy of the GNU Lesser General Public License
  17  * along with LEA. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
  18  */
  19
  20 /**
  21  * No description given.
  22  *
  23  * @author Florian Frankenberger
  24  */
  25 @LATTICE("R<CT,R*")
  26 @METHODDEFAULT("OUT<THIS,THIS<IN,THISLOC=THIS,RETURNLOC=OUT")
  27 public class LEAImplementation {
  28
  29   @LOC("CT")
  30   private ClassifierTree classifierTree;
  31
  32   public LEAImplementation() {
  33     this.loadFaceData();
  34   }
  35
  36   @LATTICE("OUT<V,V<THIS,THIS<IN,V*,THISLOC=THIS,RETURNLOC=OUT")
  37   @PCLOC("THIS")
  38   public FaceAndEyePosition getEyePosition(@LOC("IN") Image image) {
  39     return classifierTree.getEyePosition(image);
  40   }
  41
  42   public boolean needsCalibration() {
  43     return false;
  44   }
  45
  46   /**
  47    * This method loads the faceData from a file called facedata.dat which should be within the
  48    * jar-file
  49    */
  50   private void loadFaceData() {
  51
  52     FileInputStream inputFile = new FileInputStream("facedata.dat");
  53
  54     int numClassifier = Integer.parseInt(inputFile.readLine());
  55     classifierTree = new ClassifierTree(numClassifier);
  56     for (int c = 0; c < numClassifier; c++) {
  57
  58       int numArea = Integer.parseInt(inputFile.readLine());
  59       Classifier classifier = new Classifier(numArea);
  60       // parsing areas
  61       for (int idx = 0; idx < numArea; idx++) {
  62         // 54,54,91,62,296.0
  63         Point fromPoint = new Point();
  64         Point toPoint = new Point();
  65         fromPoint.x = Integer.parseInt(inputFile.readLine());
  66         fromPoint.y = Integer.parseInt(inputFile.readLine());
  67         toPoint.x = Integer.parseInt(inputFile.readLine());
  68         toPoint.y = Integer.parseInt(inputFile.readLine());
  69         float size = Float.parseFloat(inputFile.readLine());
  70         ScanArea area = new ScanArea(fromPoint, toPoint, size);
  71         classifier.setScanArea(idx, area);
  72       }
  73
  74       // parsing possibilities face yes
  75       float array[] = new float[numArea];
  76       for (int idx = 0; idx < numArea; idx++) {
  77         array[idx] = Float.parseFloat(inputFile.readLine());
  78       }
  79       classifier.setPossibilitiesFaceYes(array);
  80
  81       // parsing possibilities face no
  82       array = new float[numArea];
  83       for (int idx = 0; idx < numArea; idx++) {
  84         array[idx] = Float.parseFloat(inputFile.readLine());
  85       }
  86       classifier.setPossibilitiesFaceNo(array);
  87
  88       classifier.setPossibilityFaceYes(Integer.parseInt(inputFile.readLine()));
  89       classifier.setPossibilityFaceNo(Integer.parseInt(inputFile.readLine()));
  90
  91       classifierTree.addClassifier(c, classifier);
  92     }
  93   }
  94
  95 }